使用RMSPROP进行训练会得到不同的结果
。RMSPROP是一种优化算法，用于在深度学习模型中更新权重参数。它是一种自适应学习率算法，可以根据每个参数的梯度大小来调整学习率的大小。
RMSPROP的工作原理是通过计算梯度的指数加权移动平均来调整学习率。具体而言，它维护一个平方梯度的移动平均值，并将其除以学习率来更新权重参数。这样可以保持梯度的稳定性，避免学习率过大或过小的问题。
相比于其他优化算法，如随机梯度下降（SGD）或动量法，RMSPROP具有以下优势：
- 自适应学习率：RMSPROP可以根据每个参数的梯度大小自适应地调整学习率。这样可以更好地适应不同参数的变化情况，提高训练的效果。
- 抑制震荡：由于RMSPROP使用了指数加权移动平均，它可以抑制梯度的震荡，使得训练过程更加稳定。
- 收敛速度快：相比于传统的优化算法，如SGD，RMSPROP通常可以更快地收敛到较好的结果。
RMSPROP适用于各种深度学习模型的训练，特别是在处理稀疏数据或非平稳目标函数时表现良好。它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域都有广泛的应用。
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2回答
我使用的是最新的Keras和Tensorflow后端(Python 3.6)
我正在加载一个模型，当我上次训练它时，它的训练准确率约为86%。
我使用的原始优化器是：
r_optimizer = optimizer=Adam(lr=0.0001, decay = .02)
model.compile(optimizer= r_optimizer,
loss='categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
如果我加载模型并在不重新编译的情况下继续训练，我的准确率将保持在86%左右(
浏览 0提问于2018-05-22得票数 1
2回答
问题更多的是DNN的训练算法，而不是软件内核。
据我所知，深层神经网络是由于训练算法的改进而工作的。从20世纪80年代开始，BP算法已被用于神经网络的训练，但当网络深度较大时，会出现过拟合问题。大约10年前，Hinton对该算法进行了改进，首先使用未标记数据对网络进行预训练，然后再使用BP算法。预训练对避免过拟合起着重要作用.
然而，当我开始尝试Keras时，使用SGD算法的mnist DNN的示例(在下面)并没有提到预训练过程，从而获得了非常高的预测精度。所以，我开始想知道训练前去哪里了？我是否错误地理解了深度学习训练算法(我认为经典的BP算法与SGD算法几乎相同)？还是一种新的训练技术取代
浏览 4提问于2016-05-16得票数 5
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我有一个大约100个数值的数据集。我把我的神经网络的学习速度设为0.0001。我已经成功地在数据集上训练了100多万次。但我的问题是，在神经网络中，很低的学习率的影响是什么？
浏览 2提问于2018-08-05得票数 0
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我正在研究政策梯度方法。我无意中发现了这个实现：https://gist.github.com/calclavia/cfcd41ad4e47d7b9b6ab8af15410747a --它使用了Nesterov优化器。
如果我运行它，它会在OpenAI健身房卡特波尔-V0上收敛并获得很好的分数。
然而，如果我将优化器从Adam改为随机梯度下降(SGD)，它永远不会收敛，而且似乎是随机的。为什么会这样呢？政策梯度方法是否使SGD成为一个糟糕的选择？
注意:该代码中有一个错误，它只运行了100个时间步骤。这一集可以持续200多个时间步骤。我在运行它的时候修好了这个。
浏览 0提问于2018-09-17得票数 3
1回答
学习速度和梯度下降差？
、、、、
两者之间的区别是什么？，这两个发球达到了一个函数的最小点(较低的损失)。
我明白(我想)学习率乘以梯度(斜率)就可以使梯度下降，但这是真的吗？我错过了什么吗？
lr和梯度有什么区别？
谢谢
浏览 5提问于2019-10-07得票数 0
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我想实现一个自动编码器，论文说它使用了亚当优化器，初始学习率为...重量衰减设置为...
我读到有几种类型的重量衰减，当没有给出确切的重量衰减类型时，使用的标准是什么？
我还看到()在Keras中实现了一个标准的衰变时间表，但在Keras文档中找不到它。可以使用这个重量衰减时间表吗？
图中所示的标准衰减表如下所示：
opt = SGD(lr=1e-2, decay=1e-2/epochs)
浏览 0提问于2021-01-07得票数 0
假设我正在训练一个神经网络，可以把我所有的数据放入记忆中。在这种情况下，在SGD中使用小型批处理有什么好处吗？或者，如果可能的话，具有完全梯度的批量训练总是优越的吗？
此外，似乎许多更现代的优化算法(RMSProp、Adam等)都是用SGD设计的。这些方法是否仍然优于标准梯度下降(有动量)的全部梯度可用？
浏览 0提问于2017-01-30得票数 5
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当我增加/减少SGD中使用的小批量的批量大小时，我应该改变学习率吗？如果是这样，那么是如何实现的呢？
作为参考，我正在与某人讨论，有人说，当批量增加时，学习率应该在一定程度上降低。
我的理解是，当我增加批量大小时，计算的平均梯度将不那么嘈杂，因此我要么保持相同的学习率，要么增加学习率。
此外，如果我使用自适应学习率优化器，如Adam或RMSProp，那么我想我可以保持学习率不变。
如果我错了，请纠正我，并在这方面给出任何见解。
浏览 2提问于2018-10-29得票数 59
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3回答
在神经网络中，梯度下降会查看整个训练集以计算梯度。成本函数随着迭代的进行而减小。如果代价函数增加，通常是因为错误或不适当的学习率。
相反，随机梯度下降计算每个单个训练示例的梯度。我想知道成本函数是否有可能从一个样本增加到另一个样本，即使实现是正确的并且参数调整得很好。我有一种感觉，代价函数的异常增量是可以的，因为梯度是在单个样本的最小化之后进行的，这可能不是整个系统的收敛方向。
在随机梯度下降中期望成本函数的增量吗？
浏览 2提问于2018-05-16得票数 0
8回答
选择学习率
、、、、
我目前正致力于利用反向传播实现神经网络的随机梯度下降( SGD )，虽然我理解它的目的，但我有一些关于如何为学习速率选择值的问题。
学习率是否与错误梯度的形状有关，因为它决定了下降的速度？
如果是这样的话，您如何使用这些信息来通知您的决策值？
如果不是我应该选择什么样的价值观，我应该如何选择它们？
似乎你想要小的数值来避免过度，但你如何选择一个这样你就不会陷入局部极小或花很长的时间下降？
有一个恒定的学习速率是有意义的，还是我应该使用某种度量来改变它的值，因为我在梯度中接近一个最小值？
简单地说:我如何选择SGD的学习率？
浏览 0提问于2014-06-16得票数 114
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1回答
由于如此复杂的神经网络函数中存在大量的局部极小值，使得神经网络陷入局部极小值是很常见的。神经网络如何脱离局部极小值。
📷
浏览 0提问于2020-10-06得票数 1
1回答
我正在训练一个神经网络(在RNN之上的CNN )，使用theano，并使用RMSPROP进行优化(我正在使用千层面实现)。我的问题是，每次我训练网络，我得到完全不同的结果(准确性)。我使用固定的种子初始化参数，当我使用SGD训练时，问题不会发生，所以我猜RMSPROP是导致问题的原因。
这是RMSPROP的正常行为吗？处理这种情况的最佳实践是什么？我应该多次训练网络，然后选择最好的模型吗？
我还在优化，每次使用一个示例(我的训练集很小，所以我没有使用小批量或批处理)，这是RMSPROP的一个好做法吗？
浏览 13提问于2017-03-07得票数 0
我正在执行联邦学习过程，并使用函数tff.learning.build_federated_averaging_process创建联邦学习的迭代过程。正如在TFF教程中提到的，该函数有两个参数client_optimizer_fn和server_optimizer_fn，在我看来，这两个参数分别表示客户端和服务器的优化器。但是在FedAvg的论文中，似乎只有客户端执行优化，而服务器只执行平均操作，那么server_optimizer_fn到底在做什么，它的学习率意味着什么？
浏览 1提问于2020-08-03得票数 4
2回答
神经网络输入缩放
、、、
我在CIFAR-10数据集上训练了一个简单的全连接网络：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(3*32*32, 300, bias=False)
浏览 0提问于2020-04-27得票数 0
在中，您可以使用N个GPU数将N个小批(每个包含M个训练样本)分发到每个GPU，并同时计算梯度。
然后平均从N个GPU收集的梯度，并更新模型参数。
但是，这与使用单个GPU计算N*M训练样本的梯度，然后更新参数具有相同的效果。
所以，在我看来，唯一的优势是你可以在相同的时间内使用一个更大的小型批次。
但是更大的小型批次一定更好吗？
我认为你不应该使用一个大的小批，以使优化更健壮的鞍点。
如果更大的小型批处理确实不是更好，你为什么要关心多GPU学习，甚至多服务器学习？
(上面的教程是同步培训。如果是异步训练，那么我可以看到它的优点，因为参数将被更新，而不需要平均每个GPU计算的梯度)
浏览 5提问于2016-06-10得票数 4
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这是我的代码片段：
model=keras.Sequential()
model.add(keras.layers.LSTM(28,input_shape=(300,1),return_sequences=True))
model.add(keras.layers.Dropout(0.4))
model.add(keras.layers.LSTM(14))
model.add(keras.layers.Dropout(0.5))
model.add(keras.layers.Dense(2,activation="softmax"))
sgd=keras.optimizers.
浏览 0提问于2018-09-24得票数 3
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1回答
下面的文章自适应学习速率法ADADELTA给出了一种名为Adagrad的方法，其中我们有以下更新规则：X_{n+1} = X_n -[Lr/\sqrt{\sum_{i=0}^ng_i^2}]*g_n ，现在我知道这个更新规则动态地为每次迭代选择学习速率，但是有以下问题：
这里我们看到，越大的梯度有较小的学习率和越小的梯度有更大的学习率。我不明白为什么这是我们想要的财产，换句话说，为什么这对我们的网络来说是件好事？
浏览 0提问于2020-04-18得票数 2
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从一些神经网络的文章中我读到，如果你扩大神经网络的结构，不同的局部极小值在损失面上的差异就会减小。基本上，所有的局部极小值都是等价的。
如果是这样，那么为什么SGD的不同变体(如Adagrad、ADAM等)？比普通的SGD好吗？我相信使用这些SGD变体的原因是为了解决“坏”的局部极小值问题，但如果所有局部极小值或多或少是相同的，那么使用这些变量的目的是什么？
浏览 0提问于2016-08-10得票数 1
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我正在对10,000张图像进行训练，并注意到将优化器从opt = SGD()切换到opt = 'adam'会导致精确性的大幅度降低，从而使所有其他参数相等。使用SGD()，我获得了大约80%的准确度(在每个时代之后逐渐增加)。有了亚当，我在每一个时代都能达到22.25%的验证准确率。
我想知道这可能的原因是什么.
参数
dropout_prob = 0.2
activation_function = 'relu'
loss_function = 'categorical_crossentropy'
batch_size = 32
epoch_co
浏览 4提问于2017-08-12得票数 2
1回答
基于网络误差的学习率
、、、、
我不是专家，也没有理论上的理由，但在我看来，网络错误越小，学习率就越小。
在不依赖任何超参数的情况下，是否有基于网络总误差的动态更新学习速率的算法？
浏览 0提问于2018-03-08得票数 0
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